Vol 5 No 1 Oktober 2022
Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono

## APLIKASI FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PELANGGAN BERKUNJUNG KE GERAI MINUMAN CHOCO LATE
Rahmawati 1 , Anneke De Resta 2 , Ade Novia Rahma 3 , Zukrianto 4 , Wartono 5 1,2,3,4,5 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau rahmawati@uin-suska.ac.id
ABSTRACT Choco Late is a beverage outlet in Panam Pekanbaru that sells drinks with various flavors that can be combined with various additional toppings. This study aims to determine the priority criteria for customers visiting the Choco Late beverage outlet using the Fuzzy AHP method. The AHP Fuzzy method combines the AHP method and the Fuzzy method. The AHP Fuzzy approach, especially the triangular fuzzy number approach with the AHP scale, must be able to minimize uncertainty so that the results are accurate. The criteria used in this study are service, goods sold, and the Choco Late environment. Based on the data calculation steps  obtained  by  Fuzzy  AHP,  the  respondent  has  a  CR  value  =  0.0834,  which  means  it  is consistent because it meets the standards set CR < 0.10, and the main priority is service with a criterion weight of 0.7339.
Keywords : Fuzzy, AHP, Consistency Ratio, FAHP
ABSTRAK Choco  Late  merupakan  salah  satu  gerai  minuman  di  Panam  Pekanbaru    yang menjual  minuman  dengan  berbagai  varian  rasa  yang  bisa  dipadukan  dengan  berbagai topping tambahan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kriteria prioritas pelanggan yang berkunjung ke gerai minuman Choco Late tersebut dengan menggunakan metode Fuzzy AHP. Metode Fuzzy AHP merupakan gabungan dari metode AHP dan metode Fuzzy . Pendekatan Fuzzy AHP khususnya pendekatan bilangan fuzzy triangular dengan skala AHP harus dapat meminimalkan ketidakpastian agar hasil yang diperoleh lebih akurat. Kriteria yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pelayanan,  barang  yang  dijual,  dan lingkungan  Choco  Late.  Berdasarkan  langkah-langkah  perhitungan  data  diperoleh Fuzzy AHP, responden memiliki nilai CR = 0.0834 yang berarti konsisten karena memenuhi standar yang  ditetapkan  CR  <  0.10  dan  yang  menjadi  prioritas  utamanya  adalah  pelayanan dengan bobot kriteria sebesar 0.7339.
Kata-kata Kunci : Fuzzy, AHP, rasio konsistensi, FAHP

## PENDAHULUAN
Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah suatu metode pendukung keputusan yang dikembangkan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan  memecah  solusi permasalahan,  mengelompokkan  dan  kemudian  menyusunnya  ke  dalam  suatu struktur  hirarki.  Metode  ini  juga  memperhitungkan  validitas  data  dengan  adanya batas inkonsistensi (Adnyana et al., 2016). Akan tetapi, pada kenyataannya metode
Vol 5 No 1 Oktober 2022
Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono
AHP  belum  mampu  mengatasi  permasalahan  yang  samara  atau  tidak  pasti (Setiyaningsih & Prasetyo, 2018). Berdasarkan hal ini, dikembangkan teori lebih lanjut yaitu metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process .
Fuzzy Analytic Hierarchy Process adalah metode Analytic Hierarchy Process (AHP) yang dikembangkan dengan teori logika fuzzy khususnya triangular fuzzy (Valdika et  al.,  2019).  Teori  logika  fuzzy  sendiri  digunakan  untuk  menjelaskan  keambiguan. Logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan 0 dan 1 serta dapat pula berupa konsep tidak pasti seperti “sedikit”, “sedang”, “banyak”, “tinggi”, “rendah”, dan lain sebagainya  (Rahmawati  et  al.,  2018).  Langkah  penyelesaian  masalah  dengan metode Fuzzy AHP hampir sama dengan metode AHP. Hanya saja metode Fuzzy AHP  mengubah  skala  AHP  ke  dalam  skala triangular  fuzzy untuk  memperoleh prioritas.  Selanjutnya,  menurut  Chang  (Adnyana  et  al.,  2016)  data  yang  telah diubah tersebut diproses lebih lanjut dengan extent analysis.
Pembahasan  mengenai  metode  fuzzy  telah  banyak  dikaji  oleh  peneliti-peneliti sebelumnya  dan  akan  diuraikan  berdasarkan  metode  fuzzy  yang  digunakan diantaranya  analisa  cluster,  forecasting,  dan  analisa  hirarki.  Salah  satu  penelitian mengenai metode clustering fuzzy telah dilakukan oleh (Rahmawati et al., 2019). Selanjutnya  terdapat  beberapa  penelitian  mengenai  metode  forecasting  fuzzy pada tahun 2021 yang telah dilakukan oleh (Rahmawati et al., 2019), (Rahmawati, Inayati,  et  al.,  2021),  dan  (Rahmawati,  Novia  Rahma,  et  al.,  2021).  Pada  tahun sebelumnya terdapat juga beberapa penelitian mengenai forecasting yang telah dilakukan oleh (Rahmawati et al., 2020), (Rahmawati et al., 2020), (Rahmawati et al., 2020),  dan  (Rahmawati  et  al.,  2020).  Kemudian,  salah  satu  penelitian  mengenai analisa  hirarki  pada  fuzzy  telah  dilakukan  pada  tahun  2017  mengenai  “Evaluasi Kualitas  Web  E-Commerce  Oleh  Pedagang  Batik  Menggunakan  Fuzzy  AHP” (Yunianto & S., 2017).
Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan, pada penelitian ini penulis mencoba menerapkan  metode Fuzzy AHP  pada  kasus  prioritas  pelanggan  berkunjung. Penerapan  metode Fuzzy AHP  digunakan  untuk  mengetahui  kriteria-kriteria  yang menjadi  prioritas  pelanggan  berkunjung.  Adapun  komponen  prioritas  pelanggan berkunjung terdiri atas kriteria dan subkriteria.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer. Data diperoleh melalui survey dengan menyebarkan kuesioner kepada 153 responden. Responden berasal  dari  pelanggan  yang  berkunjung  ke  Choco  Late  dengan  teknik pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah purposive  sampling .  Adapun metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Fuzzy  Analytical Hierarchy Process .
Vol 5 No 1 Oktober 2022
Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono

## 1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical Hierarchy Process (AHP) diperkenalkan oleh DR. Thomas L. Saaty di awal tahun  1970.  Pada  saat  itu,  AHP  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  pada  beberapa  organisasi  dan  perusahaan.  AHP  menggabungkan penilaian-penilaian dan nilai-nilai pribadi ke dalam suatu cara yang logis (Zakariya & Andesta, 2016). AHP merupakan prosedur yang memiliki basis matematis sangat baik  dan  sesuai  untuk  mengevaluasi  berbagai  atribut  kualitatif.  AHP  digunakan karena  sangat  penting  untuk  formulasi  masalah  yang  kompleks  dengan menggunakan struktur hirarki (Rafliza & Perdana, 2018).
Langkah-langkah metode AHP, adalah sebagai berikut (Fajri et al., 2018):
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi kedalam struktur hirarki. Secara singkat pembuatan keputusan sebagai proses yang melibatkan langkah- langkah sebagai berikut:
a. Strukturkan  masalah  dengan  model  yang  menunjukkan  elemen-elemen penting dari masalah dan hubungannya.
b. Perolehan  penilaian  yang  mencerminkan  pengetahuan,  perasaan,  atau emosi.
c. Mempresentasikan penilaian dengan angka-angka yang bermakna.
d. Menggunakan angka untuk menghitung prioritas elemen-elemen dari hirarki.
e. Mensintesiskan hasil tersebut untuk menentukan keseluruhan hasil.
f. Menganalisa sensitifitas untuk perubahan dalam penilaian.
Proses  diatas  mempertemukan  kriteria-kriteria  tersebut  dan  disebut  sebagai Proses Analisis Hirarki (PHS, n.d.).

## 2. Membuat perbandingan berpasangan.
Tabel 1. Skala Kepentingan Intensitas kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lain 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Nilai Kebalikan, 𝐴 !" = # $ !" . Dimana 𝐴 adalah matriks perbandingan berpasangan antar elemen baik kriteria, sub kriteria, maupun alternative tujuan.
3. Menentukan prioritas elemen. Tahap dalam menentukan prioritas elemen, yaitu:
a. Menyusun  matriks  perbandingan  berpasangan,  yaitu  membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
Vol 5 No 1 Oktober 2022
Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono
b. Matriks  perbandingan  berpasangan  diisi  dengan  menggunakan  bilangan untuk merepresentasikan kepentingan relatif dari setiap elemen.
Tabel 2. Susunan Matriks Perbandingan Berpasangan
𝐶 # 𝐶 % … 𝐶 ! 𝐶 # 1 𝐶 #% ... 𝐶 "! 𝐶 % 𝐶 !" 1 ... 𝐶 "! ... ... ... … 𝐶 "! 𝐶 " 𝐶 !" 𝐶 !" 𝐶 !" 1
Formula perhitungan untuk mengisi kolom 𝐶 !" adalah dengan Persamaan (1).
𝐶 !" = # & !" (1)

## 4. Normalisasi Matriks
Langkah normalisasi matriks adalah:
a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
Perhitungan normalisasi matriks menggunakan Persamaan (2).
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑏𝑎𝑟𝑢 = '!()! +(+,+- ,)./!01 23,()4 05(5, +(+,+- (2)
5. Pembobotan ( Eigen Vektor ) menggunakan Persamaan (3).
𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 23,()4 6)/!1 23,()4 0/!.+/!) (3)
6. Mengukur konsistensi Tahap -tahap dalam mengukur konsistensi sebagai berikut:
a. Mengalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama,  nilai  kolom  kedua  dengan  prioritas  relatif  elemen  kedua,  dan seterusnya.
b. Tiap  baris  dijumlahkan  dan  hasilnya  dibagi  dengan  prioritas  relatif  yang bersangkutan.
c. Hasil bagi tersebut dijumlahkan untuk mendapatkan nilai 𝜆 ,)7 menggunakan Persamaan (4).
𝜆 ,)7 = 6565. 8/!5/!.)1 ($:) 6565. 0/!.+/!) (:) (4)
7. Menghitung Consistency Index (CI) menggunakan Persamaan (5).
𝐶𝐼 = < #$% =- -=#
(5)
8. Menghitung Consitency Ratio (CR) menggunakan Persamaan (6).
𝐶𝑅 = &> ?>
(6)
Dimana: CR = Consistency Ratio
Vol 5 No 1 Oktober 2022 Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono

## CI = Consistency Index

## RI = Random Consistency Index
Ratio index (RI) yang umum digunakan untuk setiap ordo matriks ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Random Consistency Index N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0.00  0.00  0.52  0.89  1.11  1.25  1.35  1.40  1.45  1.49
Memeriksa  konsistensi  hierarki  berdasarkan  tabel ratio  index .  Jika  nilai  CR  <  0,1  (S Firdaus et al., 2019) maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar, namun jika CR > 0,1 maka penilaian data harus diperbaiki.

## 2. Logika Fuzzy
Logika Fuzz y pertama kali dikenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dalam  teori  logika Fuzzy sebuah  nilai  bisa  bernilai  benar  dan  salah  secara bersamaan namun berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu nilai tergantung kepada bobot keanggotaan yang dimilikinya (Gustian et al., 2019). Himpunan Fuzzy menyediakan  cara  yang  efektif  untuk  mengatasi  ketidakpastian  selain  teori probabilitas karena terdapat kemungkinan terjadinya keangotaan sebagian.

## 3. Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP)
F-AHP merupakan gabungan metode AHP dengan pendekatan konsep Fuzzy . F-AHP  digunakan  untuk  menangani  kelemahan  yang  terdapat  pada  AHP,  yaitu permasalahan terhadap kriteria yang memiliki sifat subjektif lebih banyak (Nuraini & Kurniawan, 2015). Ketidakpastian bilangan direpresentasikan dengan urutan skala. Penentuan  derajat  keanggotaan Fuzzy AHP  yang  dikembangkan  menggunakan fungsi  keanggotaan  segitiga  ( Triangular  Fuzzy  Number /TFN).  Langkah-langkah metode Fuzzy AHP:
1. Menentukan  perbandingan  matriks  berpasangan  antar  kriteria  dengan  skala TFN. Data diubah menjadi TFN dalam bentuk l, m, dan u seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Fuzzifikasi Perbandingan antar Dua Kriteria
Skala AHP Skala Fuzzy Invers Skala Fuzzy 1 (1,1,1) jika diagonal (1,1,3) jika selainnya (1/3, 1/1, 1/1) 3 (1,3,5) (1/5, 1/3, 1/1) 5 (3,5,7) (1/7, 1/5, 1/3) 7 (3,5,7) (1/9, 1/7, 1/5) 9 (7,9,9) (1/9, 1/9, 1/7) 2 4 (1,2,4) (2,4,6) (1/4, 1/2, 1/1) (1/6, 1/4, 1/2)
Vol 5 No 1 Oktober 2022 Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono Skala AHP Skala Fuzzy Invers Skala Fuzzy 6 8 (4,6,8) (6,8,9) (1/8, 1/6, 1/4) (1/9, 1/8, 1/6)
2. Menentukan nilai sintesis fuzzy (Si) prioritas dengan Persamaan (7) , (8), dan (9).
𝑆𝑖 = ∑ 𝑀 @! " , "A# ⊗ ;∑ ∑ 𝑀 @! " , "A# - !A# < =#
(7)
dengan
∑ 𝑀 @! " , "A# = =∑ 𝑙 " , "A# , ∑ 𝑚 " , "A# , ∑ 𝑢 " , "A# ? (8)
dan ⊗ merupakan operator dot product . Sedangkan untuk memperoleh nilai
;∑ ∑ 𝑀 @! " , "A# - !A# < =# , yaitu :
∑ ∑ 𝑀 @! " , "A# = =∑ ∑ 𝑙 !" , "A# , - !A# ∑ ∑ 𝑚 !" , "A# , - !A# ∑ ∑ 𝑢 !" , "A# - !A# ? - !A# (9)
Jadi,
;∑ ∑ 𝑀 @! " , "A# - !A# < =# ≈ A # ∑ ∑ 3 "! # !&' ( "&' B , A # ∑ ∑ , "! # !&' ( "&' B , A # ∑ ∑ ( "! # !&' ( "&' B (10)
Keterangan:
M  = Objek (kriteria, subkriteria, atau alternatif) i   = baris ke-i, j   = kolom ke-j,
l   = nilai lower,
m  = nilai medium,
u   = nilai upper
3. Menghitung perbandingan tingkat kemungkinan antara bilangan fuzzy Untuk dua bilangan triangular fuzzy 𝑆 # = (𝑙 # , 𝑚 # , 𝑢 # ) dan 𝑆 % = (𝑙 % , 𝑚 % , 𝑢 % ) dengan tingkat kemungkinan (𝑆 # ≥ 𝑆 % ) dapat didefinisikan oleh persamaan berikut:
𝑉(𝑆 # ≥ 𝑆 % ) = G 1         ,        𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚 # ≥ 𝑚 % 0         ,            𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙 % ≥ 𝑢 # ( ) =3 ' (, ' =3 ' )=(, ) =( ) ) , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (11)
4. Menghitung tingkat kemungkinan untuk bilangan fuzzy Tingkat kemungkinan bilangan fuzzy didefinisikan sebagai berikut
𝑑 C (𝐴 ! ) = min 𝑉(𝑆 ! ≥ 𝑆 0 ) (12)
𝑘 = 1,2, … , 𝑛; 𝑘 ≠ 1
Sehingga diperoleh vektor bobot
𝑊 C = =𝑑′(𝐴 # ), 𝑑′(𝐴 % ), … , 𝑑′(𝐴 - )? D
Vol 5 No 1 Oktober 2022
Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono

## 5. Menormalisasi vektor bobot menggunakan Persamaan (13)
𝑑(𝐴 ! ) = E * ($ " ) ∑ E * ($ " ) ( "&' untuk 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 (13)
Sehingga diperoleh nilai vector bobot yang ternormalisasi
𝑊 = =𝑑(𝐴 # ), 𝑑(𝐴 % ), … , 𝑑(𝐴 - )? D

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pengolahan Data Dengan Analytical Hierarchy Process
Pembuatan hirarki digunakan untuk menguraikan permasalahan menjadi bagian yang  lebih  kecil  dan  sederhana.  Kriteria  yang  menjadi  prioritas  pelanggang berkunjung ke Choco Late yaitu Pelayanan, Minuman yang dijual, dan Lingkungan. Untuk  Pelayanan  memiliki  subkriteria  keramahan,  kehandalan,  dan  kebersihan pegawai. Untuk minuman yang dijual memiliki subkriteria kualitas, rasa, dan harga minuman.  Sedangkan  untuk  Lingkungan  memiliki  subkriteria  suasana,  lokasi,  dan fasilitas.
Selanjutnya kriteria dalam satu kelompok dibandingkan secara berpasangan dan diberi bobot penilaian. Pada penelitian ini, dengan mengadopsi skala kepentingan yang dapat dilihat pada Tabel 1 dan variabel penelitian sebagai berikut.
Tabel 5. Variabel Penelitian No Kriteria Variabel 1 Pelayanan P 2 Minuman yang dijual M 3 Lingkungan L 4 Keramahan Pegawai P1 5 Kehandalan Pegawai P2 6 Kebersihan Pegawai P3 7 Kualitas Minuman M1 8 Rasa Minuman M2 9 Harga Minuman M3 10 Suasana L1 11 Lokasi L2 12 Fasilitas L3
Data  bobot  yang  diperoleh  selanjutnya  dirata-ratakan  dan  dibulatkan  ke  bobot AHP.  Hasil  bobot  yang  telah  dirata-ratakan  disajikan  pada  Tabel  6.  Sebagai penjelasan Tabel 6 yaitu, bobot rata-rata Pelayanan adalah Minuman yang dijual dengan  nilai  3.219509,  hasil  ini  menyatakan  bahwa  reponden  menilai  kriteria pelayanan sedikit lebih penting dibandingkan minuman yang dijual, dengan bobot AHP adalah 3.
Vol 5 No 1 Oktober 2022 Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono Tabel 6. Hasil Penilaian Responden No Perbandingan Kriteria Bobot Rata-rata  Bobot AHP 1 Pelayanan : Minuman yang dijual 3.219509 3 2 Pelayanan : Lingkungan 4.673548 5 3 Minuman yang dijual : Lingkungan 3.843192 4 Subkriteria Pelayanan 4 Keramahan Pegawai : Kehandalan Pegawai 2.726963 3 5 Keramahan Pegawai : Kebersihan Pegawai 5.622946 6 6 Kehandalan Pegawai : Kebersihan Pegawai 4.525899 5 Subkriteria Minuman yang dijual 7 Kualitas Minuman : Rasa Minuman 2.465904 2 8 Kualitas Minuman : Harga Minuman 3.541267 4 9 Rasa Minuman : Harga Minuman 3.015458 3 Subkriteria Lingkungan 10  Suasana : Lokasi 3.118433 3 11  Suasana : Fasilitas 4.525062 5 12  Lokasin : Fasilitas 3.290868 3
Dengan  mengambil  bobot  AHP  pada  Tabel  6  disusun  matriks  perbandingan berpasangan  matriks  A,  B,  C,  dan  D.  Masing-masing  matriks  diuji  konsistensinya menggunakan  persamaan.  Sebelumnya  akan  dicari  terlebih  dahulu  nilai  dari masing-masing matriks. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut :
Langkah  1:  Menjumlahkan  elemen  dalam  satu  kolom  berdasarkan  matriks perbandingan skala berpasangan.
Tabel 7. Matriks A Tabel 8. Matriks B Tabel 9. Matriks C Tabel 10. Matriks D
Langkah 2: Menormalkan matriks dengan cara membagi elemen dengan jumlahan di masing-masing kolom. Hasil ditunjukkan oleh Tabel 11, 12, 13, dan 14.
Langkah  3:  Menjumlahkan  elemen  dalam  satu  baris,  kemudian  membaginya dengan banyak kriteria dari matriks (𝑛 = 3) . Hasil ini merupakan vektor prioritas dari matriks tersebut.
P M L P1 P2 P3 Jumlah 1.5333  4.2500  10.0000 Jumlah 1.5000 4.2000  12.0000 M1 M2 M3 L1 L2 L3 Jumlah 1.7500  3.3333  8.0000 Jumlah 1.5333  4.3333 9.0000
Vol 5 No 1 Oktober 2022
Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono

## Tabel 11. Vektor Prioritas Matriks A Tabel 12. Vektor Prioritas Matriks B
Tabel 13. Vektor Prioritas Matriks C                 Tabel 14. Vektor Prioritas Matriks D
Langkah 4: Berikutnya 𝜆 ,)01!,3, dicari menggunakan persamaan 𝐴𝑥 = 𝜆𝑥 . Nilai 𝑥 adalah vektor prioritas yang diperoleh pada penghitungan Langkah 3. Nilai 𝜆 ,)01!,3, diperoleh  dengan  membagi  Hasil 𝐴𝑥 dengan  vektor  prioritas.  Hasil tersebut selanjutnya dijumlahkan dan dibagi dengan banyak kriteria ( 𝑛 ).
Matriks 𝑨 Matriks 𝑩 Matriks 𝑪 Matriks 𝑫 𝝀 𝒎𝒂𝒌𝒔𝒊𝒎𝒖𝒎 3.0867 3.0952 3.0183 3.0387
Berikutnya, dihitung nilai indeks konsistensi ( 𝐶𝐼 ) dengan Persamaan (5), diperoleh Matriks 𝑨 Matriks 𝑩 Matriks 𝑪 Matriks 𝑫 Nilai CR 0.0433 0.0476 0.0092 0.0194 Berdasarkan Tabel 2, untuk 𝑛 = 3 maka 𝑅𝐼 = 0.52 . Sehingga nilai Consitency Ratio (CR) dapat dihitung menggunakan Persamaan (6), diperoleh
Matriks 𝑨 Matriks 𝑩 Matriks 𝑪 Matriks 𝑫 Nilai CR 0.0834 0.0915 0.0176 0.0372
Untuk  matriks 𝐴, 𝐵, 𝐶, dan 𝐷 diperoleh 𝐶𝑅 < 0.1000 ,  hal  ini  berarti  penilaian  yang diperoleh dari responden adalah konsisten.

## 2. Pengolahan Data Dengan Fuzzy Analytical Hierarchy Process
Matriks  yang  berbobot  skala  AHP  diubah  ke  dalam  skala triangular fuzzy  number (TFN).  Adapun  skala  TFN  yg  digunakan  adalah  skala  pada  Tabel  4,  sehingga diperoleh
𝐴 =
⎣ ⎢ ⎢ ⎡ (1,1,1) (2,3,4) (4,5,6) l # L , # M , # % m (1,1,1) (3,4,5) l # N , # O , # L m l # O , # L , # M m (1,1,1)⎦ ⎥ ⎥ ⎤ 𝐵 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎡ (1,1,1) (2,3,4) (5,6,7) l # L , # M , # % m (1,1,1) (4,5,6)
l # P , # N , # O m l # N , # O , # L m (1,1,1)⎦ ⎥ ⎥ ⎤
P
M L Vektor Prioritas P1 P2 P3 Vektor Prioritas P 0.6522  0.7059  0.5000  0.6194 P1 0.6667  0.7143  0.5000  0.6270 M 0.2174  0.2353  0.4000  0.2842 P2 0.2222  0.2381  0.4167  0.2923 L 0.1304  0.0588  0.1000  0.0964 P3 0.1111  0.0476  0.0833  0.0807 M1 M2 M3 Vektor Prioritas L1 L2 L3 Vektor Prioritas M1 0.5714  0.6000  0.5000  0.5571 L1 0.6522  0.6923  0.5556  0.6333 M2 0.2857  0.3000  0.3750  0.3202 L2 0.2174  0.2308  0.3333  0.2605 M3 0.1429  0.1000  0.1250  0.1226 L3 0.1304  0.0769  0.1111  0.1062
Vol 5 No 1 Oktober 2022 Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono
𝐶 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎡ (1,1,1) (1,2,3) (3,4,5) l # M , # % , 1m (1,1,1) (2,3,4)
l # O , # L , # M m l # L , # M , # % m (1,1,1)⎦ ⎥ ⎥ ⎤ 𝐷 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎡ (1,1,1) (2,3,4) (4,5,6) l # L , # M , # % m (1,1,1) (2,3,4)
l # N , # O , # L m l # L , # M , # % m (1,1,1)⎦ ⎥ ⎥ ⎤
Berikutnya dilakukan proses synthetic dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menghitung nilai fuzzy synthetic extent
Pertama akan dihitung ∑ 𝑀 @! " , "A# , yaitu dengan menjumlahkan tiap-tiap bilangan fuzzy dalam setiap baris.
Tabel 15. Matriks A   Tabel 16. Matriks B      Tabel 17. Matriks C      Tabel 18. Matriks D
Kemudian menghitung nilai ∑ ∑ 𝑀 @! " , "A# - !A# dengan menjumlahkan keseluruhan tiap- tiap bilangan fuzzy pada baris dan kolom.
Tabel 19. Tabel Nilai ∑ ∑ 𝑴 𝒈𝒊 𝒋 𝒎 𝒋A𝟏 𝒏 𝒊A𝟏 Sehingga diperoleh ;∑ ∑ 𝑀 @! " , "A# - !A# < =#
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝐴 =   l # #U.WXMM , # #O.PXMM , # #%.N#NP m ;  𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝐵 =   l # %W.UOWW , # #P.PWWW , # #L.OOUO m ;
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝐶 =   l # #N.XMMM , # #M.WXMM , # U.PXMM m ;  𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝐷 =   l # #X.%OWW , # #L.XNNP , # ##.NNNP m
Menggunakan Persamaan (7) dihitung nilai fuzzy synthetic ( 𝑆 ! ), diperoleh:
Tabel 20. Nilai Fuzzy Synthetic ( 𝑺 𝒊 ) ∑ ∑
∑ ∑ 𝑙 𝑚 𝑢 𝑙 𝑚 𝑢 𝑙 𝑚 𝑢 𝑙 𝑚 𝑢 P  7  9  11 P1  8  10  12 M1  5 7 9 L1  7 9  11 M 17 4 16 3 13 2 P2 21 4 19 3 15 2 M2 10 3 9 2 6 L2 13 4 13 3 11 2 L 41 30 29 20 19 12 P3 55 42 41 30 29 20 M3 29 20 19 12 11 6 L3 17 12 23 15 7 4 Matriks A Matriks B Matriks C Matriks D ∑ 𝑙 12.6167 14.5595 9.7833 11.6667 ∑ 𝑚 15.7833 17.7000 13.0833 14.8667 ∑ 𝑢 19.0833 20.9500 16.8333 18.2500
𝑆 # 𝑆 % 𝑆 M Matriks A (0.3668, 0.5702, 0.8719) (0.2201, 0.3326, 0.5020) (0.0742, 0.0971, 0.1387) Matriks B (0.3819, 0.5650, 0.8242) (0.2506, 0.3578, 0.5151) (0.0625, 0.0772, 0.0996) Matriks C (0.2970, 0.5350, 0.9199) (0.1980, 0.3439, 0.6133) (0.0861, 0.1210, 0.1874) Matriks D (0.3836, 0.6054, 0.9429) (0.1781, 0.2915, 0.4714) (0.0776, 0.1031, 0.1500)
Vol 5 No 1 Oktober 2022
Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono
2. Menghitung tingkat kemungkinan fuzzy synthetic . Dari nilai fuzzy synthetic yang telah dihitung pada langkah sebelumnya, maka berdasarkan Persamaan (11) diperoleh perbandingan tingkat kemungkinan.
Matriks A
𝑉(𝑆 # ≥ 𝑆 % ) = 1.0000 ;  𝑉(𝑆 # ≥ 𝑆 M ) = 1.0000 ; 𝑉(𝑆 % ≥ 𝑆 # ) = 0.3626 ; 𝑉(𝑆 % ≥ 𝑆 M ) = 1.0000 ; 𝑉(𝑆 M ≥ 𝑆 # ) = 0.0000 ;  𝑉(𝑆 M ≥ 𝑆 % ) = 0.0000
Matriks B
𝑉(𝑆 # ≥ 𝑆 % ) = 1.0000 ;  𝑉(𝑆 # ≥ 𝑆 M ) = 1.0000 ; 𝑉(𝑆 % ≥ 𝑆 # ) = 0.3915 ; 𝑉(𝑆 % ≥ 𝑆 M ) = 1.0000 ; 𝑉(𝑆 M ≥ 𝑆 # ) = 0.0000 ;  𝑉(𝑆 M ≥ 𝑆 % ) = 0.0000
Matriks C
𝑉(𝑆 # ≥ 𝑆 % ) = 1.0000 ;  𝑉(𝑆 # ≥ 𝑆 M ) = 1.0000 ; 𝑉(𝑆 % ≥ 𝑆 # ) = 0.6234 ; 𝑉(𝑆 % ≥ 𝑆 M ) = 1.0000 ; 𝑉(𝑆 M ≥ 𝑆 # ) = 0.0000 ;  𝑉(𝑆 M ≥ 𝑆 % ) = 0.0000
Matriks D
𝑉(𝑆 # ≥ 𝑆 % ) = 1.0000 ;  𝑉(𝑆 # ≥ 𝑆 M ) = 1.0000 ; 𝑉(𝑆 % ≥ 𝑆 # ) = 0.2187 ; 𝑉(𝑆 % ≥ 𝑆 M ) = 1.0000 ; 𝑉(𝑆 M ≥ 𝑆 # ) = 0.0000 ;  𝑉(𝑆 M ≥ 𝑆 % ) = 0.0000
Setelah nilai fuzzy synthetic dibandingkan, selanjutnya diambil nilai minimumnya menggunakan Persamaan (12) maka diperoleh:
Matriks A
𝑑 C (𝑃) = 1.0000; 𝑑 C (𝑀) = 0.3626; 𝑑 C (𝐿) = 0.0000
Matriks B
𝑑 C (𝑃1) = 1.0000; 𝑑 C (𝑃2) = 0.3915; 𝑑 C (𝑃3) = 0.0000
Matriks C
𝑑 C (𝑀1) = 1.0000; 𝑑 C (𝑀2) = 0.6234; 𝑑 C (𝑀3) = 0.0000
Matriks D
𝑑 C (𝐿1) = 1.0000; 𝑑 C (𝐿2) = 0.2187; 𝑑 C (𝐿3) = 0.0000
Diperoleh vektor bobot untuk setiap matriks dalam bilangan fuzzy, yaitu :
𝑊 C (𝐴) = (1.0000,0.3626, 0.0000) D ; 𝑊 C (𝐵) = (1.0000,0.3915, 0.0000) D ;
𝑊 C (𝐶) = (1.0000,0.6234, 0.0000) D ; 𝑊 C (𝐷) = (1.0000,0.2187, 0.0000) D
Selanjutnya vektor bobot dinormalisasi menggunakan Persamaan (13), diperoleh :
𝑊(𝐴) = (0.7339, 0. 2661, 0.0000) D ;  𝑊(𝐵) = (0.7187, 0.2813, 0.0000) D ;
𝑊(𝐶) = (0.6160, 0. 3840, 0.0000) D ;  𝑊(𝐷) = (0.8250, 0. 1795, 0.0000) D
Vol 5 No 1 Oktober 2022
Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian maka diperoleh kesimpulan bahwa Metode Fuzzy AHP dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria  dan  banyak  responden,  sebagai  langkah  pengambilan  keputusan  yang tepat dengan menentukan bobot prioritas pada masing-masing kriteria.
Hasil yang diperoleh dari penerapan Metode Fuzzy AHP untuk kiriteria utama yang menjadi prioritas utama pelanggan berkujung adalah kriteria Pelayanan (P) dengan bobot  prioritas  sebesar  73.39%.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  responden menganggap  kriteria  utama  Pelayanan  adalah  yang  paling  menjadi  prioritas pelanggan  berkunjung  ke  gerai  minuman.  Pada  sub-kriteria  Pelayanan  yang menjadi  prioritas  pelanggan  berkunjung  yaitu  Keramahan  Pegawai  (P1)  dengan bobot prioritas sebesar 71.87%. Diikuti sub-kriteria Kehandalan Pegawai (P2) sebesar 28.13%.  Pada  sub-kriteria  Minuman  yang  dijual,  Kualitas  Minuman  (M1)  menjadi prioritas  pelanggan  berkunjung  dengan  bobot  prioritas  sebesar  61.6%.  Pada  sub- kriteria  Lingkungan,Suasana(L1)  menjadi  prioritas  pelanggan  berkunjung  dengan bobot prioritas sebesar 82.05%.
Saran yang dapat diberikan peneliti sehubungan dengan penelitian ini adalah terus meningkatkan  kriteria  maupun  sub-kriteria  yang  sudah  menjadi  prioritas  dan memperbaiki kriteria maupun sub-kriteria yang memiliki persenan prioritas terendah menurut pelanggan yang berkunjung ke gerai minuman.

## DAFTAR PUSTAKA
Adnyana, T. G. A. F., Gandhiadi, G. K., & Nilakusumawati, D. P. E. (2016). Penerapan Metode  Fuzzy  Ahp  Dalam  Penentuan  Sektor  Yang  Berpengaruh  Terhadap Perekonomian Provinsi Bali. E-Jurnal Matematika , 5 (2), 59. https://doi.org/10.24843/mtk.2016.v05.i02.p122
Fajri, M., Putri, R. R. M., & Muflikhah, L. (2018). Implementasi Metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP) dalam Penentuan Peminatan di MAN 2 Kota Serang. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) , 2 (5), 2109–2117.
Gustian, D., Nurhasanah, M., & Arip, M. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process. Jurnal Komputer Terapan , 05 (Vol 5 No 2 (2019)), 1–12. https://doi.org/10.35143/jkt.v5i2.3336
Nuraini, U., & Kurniawan, A. W. (2015). Penerapan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process Dalam Menentukan Supplier Obat . 5 , 1–6.
PHS,  Y.  P.  (n.d.).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  LOKASI PENDIRIAN  HOTEL  BARU  BERBASIS  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  DI KABUPATEN  KULON  PROGO. FAHMA  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu
Vol 5 No 1 Oktober 2022

## Rahmawati, Resta, Rahma, Zukrianto, Wartono
Komputer , 16 (3), 56–64.
Rafliza,  E.,  &  Perdana,  R.  S.  (2018).  Penentuan  Kenaikan  Jabatan  Karyawan Menggunakan  Metode  Fuzzy-  Analytical  Hierarchy  Process  (  FAHP  )  di  Pabrik Gula  Lestari  Patianrowo  Nganjuk. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , 2 (12).
Rahmawati, Inayati, S., Yuliana, & Hanafiah, A. (2021). Prediksi Jumlah Peserta BPJS Penerima Bantuan (PBI) APBN Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Cheng . 15 (2), 373–384.
Rahmawati, Novia Rahma, A., & Septia, W. (2021). Prediction of Rupiah Exchange Rate  Against  Australian  Dollarusing  the  Chen  Fuzzy  Time  Series  Method. Sintechcom: Science, Technology, and Communication Journal , 1 (2), 74–81.
Rahmawati,  Saputri,  S.,  Rahma,  A.  N.,  &  Aprijon.  (2019). Pengelompokan  Suhu  Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Fuzzy K-Means . 505–512.
Rahmawati, Wartono, Desvina, A. P., & Rahma, A. N. (2018). Menentukan Jumlah Pasokan Komoditas Pangan di Provinsi Riau Berdasarkan Fuzzy Inference System dengan Metode Fuzzy Tsukamoto . 15 (2), 105–112.
Rahmawati, Yuniza, Rahma, A. N., & Zukrianto. (2020). Prediksi Jumlah Wisatawan di Kota Pekanbaru pada Tahun 2019- 2023 Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Chen. Jurnal Pendidikan Matematika , 2 (1), 36–44.
S Firdaus, H., L Nugraha, A., Sukmono, A., & R Valdika, R. (2019). Analysis of the Threat of Floods in Kendal Regency Using Fuzzy Analytic Hierarchy Process and the Geo Hazard  Map  Methodology  Catalog. KnE  Engineering , 2019 ,  57–65. https://doi.org/10.18502/keg.v4i3.5824
Setiyaningsih,  W.,  &  Prasetyo,  A.  Y.  E.  (2018).  Penerapan  Fuzzy  Ahp  Untuk Peningkatan  Ketepatan  Dan  Efektivitas  Penilain  Kinerja  Karyawan. Kurawal , 1 (1), 21–33.
Valdika, R. R., Nugraha, A. L., & H. S. Firdaus. (2019). Analisis Ancaman Multi Bencana Di Kabupaten Kendal Berbasis Fuzzy Analytic Hierarchy Process. Jurnal Geodesi Undip , 8 (1), 133–140.
Yunianto,  E.,  &  S.,  I.  F.  B.  A.  (2017).  Evaluasi  Kualitas  Web  E-Commerce  Oleh Pedagang Batik Menggunakan Fuzzy AHP. IC-Tech , XII (2), 7–13.
Zakariya,  M.,  &  Andesta,  D.  (2016).  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dengan  Metode Human. Matrk , XVI (2), 69–78. https://doi.org/10.30587/matrik.v16i2.xxx